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L'8 agosto, Beijing Pingxin Technology Co., Ltd. (di seguito denominata Pingxin Technology) ha rilasciato a Pechino la NPU integrata per archiviazione e calcolo PIMCHIP-N300 e il chip di rilevamento intelligente multimodale PIMCHIP-S300.

Puntando anche all'intelligenza artificiale, qual è la differenza tra chip integrati di archiviazione e calcolo e chip AI generali? Yang Yue, CEO di Pingxin Technology, ha dichiarato in un'intervista al "Daily Economic News" e ad altri media che il problema affrontato dall'industria prima dell'emergere dell'integrazione di storage e computer era che l'unità di calcolo e l'unità di storage dell'architettura informatica erano fisicamente separato. Pertanto, quando si verificano i calcoli, i dati devono essere trasferiti continuamente sul bus all'interno di queste due unità. "Più del 90% del consumo energetico dei chip di potenza di calcolo dell'AI viene consumato durante la trasmissione. Dopo il lancio dell'AI, il volume di calcolo sarà più intenso rispetto ai precedenti calcoli per scopi generali. L'architettura originale non supporta molto bene in termini di efficienza."

Fonte dell'immagine di Yang Yue: foto fornita dall'intervistato

Yang Yue ha anche affermato che l'industria è alla ricerca di soluzioni, ovvero il miglioramento del processo. "Ma questo metodo ha effettivamente incontrato dei colli di bottiglia negli ultimi anni. Il costo di produzione sta diventando sempre più alto. Il miglioramento dell'efficienza apportato al chip (aggiornando il processo) è sempre più incapace di eguagliare il costo di progettazione e quello di produzione", ha affermato Yang Yue che fino al 2020 Prima e dopo, un gruppo di aziende ha iniziato a non fare più affidamento su processi di produzione avanzati e ha cercato di modificare l'architettura dei chip per ridurre lo spostamento dei dati L'elaborazione dello storage è diventata l'opzione più pratica tra loro.

Secondo Yang Yue, le recenti tendenze alla miniaturizzazione, all'alleggerimento e alla localizzazione intelligente hanno effettivamente aumentato la difficoltà della produzione dal lato dell'offerta, ma per le aziende informatiche le opportunità superano le sfide. "Vediamo che sempre più clienti hanno bisogno di portare con sé alcune delle funzioni dell'intelligenza artificiale, comprese alcune industrie mediche di fascia alta, automobili, telefoni cellulari, ecc." Prendendo come esempio le batterie, Yang Yue ha affermato che le batterie con caratteristiche simili può guidare l'elaborazione AI È difficile da realizzare nell'architettura tradizionale, offrendo una grande opportunità di calcolo. Inoltre, per ottenere la miniaturizzazione, l'archiviazione e l'elaborazione presentano anche il vantaggio di forti capacità di riutilizzo dell'IP hardware.

A giudicare dalla storia dello sviluppo dello storage e dell’elaborazione integrati, dal 2017, giganti internazionali come NVIDIA, Microsoft e Samsung hanno iniziato a proporre prototipi di storage e elaborazione integrati e hanno iniziato ad emergere società di storage e elaborazione integrati. A livello nazionale, oltre ai principali produttori, la maggior parte delle start-up si concentra sul campo dell’in-memory computing e si rivolge a diversi scenari applicativi. Ad esempio, Pingxin Technology, che questa volta ha lanciato nuovi prodotti, si concentra maggiormente su scenari come l’Internet delle cose, i dispositivi indossabili e le case intelligenti.

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